مقارنة بين أطر عمل التعلم العميق: MxNet و TensorFlow و DL4j و PyTorch

إنه وقت رائع أن تكون مهندسًا في مجال التعلم العميق. في هذه المقالة ، سنتعرف على بعض أطر التعلم العميق الشائعة مثل Tensorflow و CNTK حتى تتمكن من اختيار أفضلها لمشروعك.

التعلم العميق هو فرع من فروع التعلم الآلي. على الرغم من أن التعلم الآلي له خوارزميات مختلفة ، إلا أن الشبكات العصبية هي الأقوى.

التعلم العميق هو تقنية بناء شبكات عصبية معقدة متعددة الطبقات. يساعدنا هذا في حل المشكلات الصعبة مثل التعرف على الصور وترجمة اللغة وتقنية السيارة ذاتية القيادة والمزيد.

هناك الكثير من تطبيقات العالم الحقيقي للتعلم العميق من سيارات Tesla ذاتية القيادة إلى مساعدي الذكاء الاصطناعي مثل Siri. لبناء هذه الشبكات العصبية ، نستخدم أطر عمل مختلفة مثل Tensorflow و CNTK و MxNet.

إذا كنت جديدًا في التعلم العميق ، فابدأ هنا للحصول على نظرة عامة جيدة.

إطار أعمال

بدون الإطار الصحيح ، قد يكون إنشاء شبكات عصبية عالية الجودة أمرًا صعبًا. مع الإطار الصحيح ، ما عليك سوى القلق بشأن الحصول على البيانات الصحيحة.

هذا لا يعني أن معرفة أطر التعلم العميق وحدها كافية لتجعلك عالم بيانات ناجحًا.

أنت بحاجة إلى أساس قوي من المفاهيم الأساسية لتكون مهندس تعلم عميق ناجح. لكن الإطار الصحيح سيجعل حياتك أسهل.

أيضًا ، ليست كل لغات البرمجة لديها أطر التعلم الآلي / التعلم العميق الخاصة بها. هذا لأنه ليست كل لغات البرمجة لديها القدرة على التعامل مع مشاكل التعلم الآلي.

تبرز لغات مثل Python من بين لغات أخرى بسبب قدرتها على معالجة البيانات المعقدة.

دعنا ننتقل إلى بعض أطر التعلم العميق الشائعة المستخدمة اليوم. كل واحد يأتي مع مجموعته الخاصة من المزايا والقيود. من المهم أن يكون لديك على الأقل فهم أساسي لهذه الأطر حتى تتمكن من اختيار الإطار المناسب لمؤسستك أو مشروعك.

TensorFlow

TensorFlow هي أشهر مكتبة تعليمية عميقة. إذا كنت عالم بيانات ، فمن المحتمل أنك بدأت مع Tensorflow. إنها واحدة من أكثر المكتبات مفتوحة المصدر كفاءة للعمل معها.

قامت Google ببناء TensorFlow لاستخدامه كأداة تعلم داخلي عميق قبل فتح مصادره. يدعم TensorFlow الكثير من التطبيقات المفيدة بما في ذلك Uber و Dropbox و Airbnb.

مزايا Tensorflow

  • سهل الاستخدام. سهلة التعلم إذا كنت معتادًا على لغة بايثون.
  • Tensorboard للرصد والتصور. إنها أداة رائعة إذا كنت تريد أن ترى نماذج التعلم العميق الخاصة بك قيد التنفيذ.
  • دعم المجتمع. يعمل المهندسون الخبراء من Google والشركات الأخرى على تحسين TensorFlow بشكل يومي تقريبًا.
  • يمكنك استخدام TensorFlow Lite لتشغيل نماذج TensorFlow على الأجهزة المحمولة.
  • يتيح لك Tensorflow.js تشغيل نماذج التعلم العميق في الوقت الفعلي في المتصفح باستخدام JavaScript.

حدود Tensorflow

  • TensorFlow بطيء بعض الشيء مقارنة بأطر مثل MxNet و CNTK.
  • يمكن أن يكون التصحيح تحديا.
  • لا يوجد دعم لـ OpenCL.

اباتشي MXNet

MXNet هو إطار عمل تعليم عميق آخر شائع. تأسست MXNet من قبل Apache Software Foundation ، وهي تدعم مجموعة واسعة من اللغات مثل JavaScript و Python و C ++. يتم دعم MXNet أيضًا بواسطة Amazon Web Services لبناء نماذج التعلم العميق.

MXNet هو إطار عمل فعال حسابيًا يستخدم في الأعمال التجارية وكذلك في الأوساط الأكاديمية.

مزايا Apache MXNet

  • كفاءة وقابلة للتطوير وسريعة.
  • مدعومة من قبل جميع المنصات الرئيسية.
  • يوفر دعم GPU ، إلى جانب وضع GPU المتعدد.
  • دعم لغات البرمجة مثل Scala و R و Python و C ++ و JavaScript.
  • خدمة نموذج سهلة وواجهة برمجة تطبيقات عالية الأداء.

عيوب Apache MXNet

  • بالمقارنة مع TensorFlow ، فإن MXNet لديها مجتمع مفتوح المصدر أصغر.
  • تستغرق التحسينات وإصلاحات الأخطاء والميزات الأخرى وقتًا أطول بسبب نقص دعم المجتمع الرئيسي.
  • على الرغم من استخدامها على نطاق واسع من قبل العديد من المنظمات في صناعة التكنولوجيا ، إلا أن MxNet لا تحظى بشعبية مثل Tensorflow.

مايكروسوفت CNTK

عادة ما تستخدم الشركات الكبيرة مجموعة أدوات Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) لبناء نماذج التعلم العميق.

على الرغم من أن CNTK تم إنشاؤه بواسطة Microsoft ، إلا أنه يعد إطارًا مفتوح المصدر. يوضح الشبكات العصبية في شكل رسوم بيانية موجهة باستخدام سلسلة من الخطوات الحسابية.

تمت كتابة CNTK باستخدام C ++ ، ولكنها تدعم لغات مختلفة مثل C # و Python و C ++ و Java.

يعد دعم Microsoft ميزة لـ CNTK نظرًا لأن Windows هو نظام التشغيل المفضل للمؤسسات. يستخدم CNTK أيضًا بكثرة في نظام Microsoft البيئي.

المنتجات الشعبية التي تستخدم CNTK هي Xbox و Cortana و Skype.

مزايا Microsoft CNTK

  • يقدم أداء موثوق به وممتاز.
  • جعلتها قابلية تطوير CNTK خيارًا شائعًا في العديد من المؤسسات.
  • يحتوي على العديد من المكونات المحسنة.
  • سهولة الدمج مع Apache Spark ، محرك تحليلات لمعالجة البيانات.
  • يعمل بشكل جيد مع Azure Cloud ، وكلاهما مدعوم من Microsoft.
  • كفاءة استخدام الموارد وإدارتها.

عيوب Microsoft CNTK

  • الحد الأدنى من دعم المجتمع مقارنةً بـ Tensorflow ، ولكن لديه فريق متخصص من مهندسي Microsoft يعملون بدوام كامل عليه.
  • منحنى التعلم الكبير.

PyTorch

PyTorch هو إطار عمل شائع آخر للتعلم العميق. طور Facebook Pytorch في مختبر أبحاث الذكاء الاصطناعي (FAIR). كانت Pytorch تقدم منافسة قوية على Tensorflow من Google.

يدعم Pytorch كلاً من Python و C ++ لبناء نماذج التعلم العميق. تم إصداره قبل ثلاث سنوات ، ويتم استخدامه بالفعل من قبل شركات مثل Salesforce و Facebook و Twitter.

يعد التعرف على الصور ومعالجة اللغة الطبيعية وتعلم التعزيز من بين العديد من المجالات التي تتألق فيها PyTorch. يتم استخدامه أيضًا في الأبحاث من قبل جامعات مثل أكسفورد ومؤسسات مثل IBM.

يعد PyTorch أيضًا خيارًا رائعًا لإنشاء الرسوم البيانية الحسابية. كما أنه يدعم تطوير البرامج السحابية ويوفر ميزات وأدوات ومكتبات مفيدة. وهي تعمل بشكل جيد مع الأنظمة الأساسية السحابية مثل AWS و Azure.

مزايا PyTorch

  • تصميم وهيكل سهل الاستخدام يجعل بناء نماذج التعلم العميق شفافًا.
  • يحتوي على أدوات تصحيح أخطاء مفيدة مثل مصحح الأخطاء PyCharm.
  • يحتوي على العديد من النماذج المدربة مسبقًا ويدعم التدريب الموزع.

عيوب PyTorch

  • لا يحتوي على واجهات للمراقبة والتصور مثل TensorFlow.
  • نسبيًا ، PyTorch هو إطار عمل جديد للتعلم العميق ولديه حاليًا دعم أقل من المجتمع.

التعلم العميق 4 ي

DeepLearning4j هو إطار عمل ممتاز إذا كانت لغة البرمجة الرئيسية لديك هي Java. إنها مكتبة تعليمية عميقة ومفتوحة المصدر وموزعة من الدرجة التجارية.

يدعم Deeplearning4j جميع الأنواع الرئيسية لبنى الشبكات العصبية مثل شبكات RNN و CNN.

Deeplearning4j مكتوب لـ Java و Scala. كما أنه يتكامل بشكل جيد مع Hadoop و Apache Spark. يدعم Deeplearning4j أيضًا وحدات معالجة الرسومات ، مما يجعله خيارًا رائعًا لحلول التعلم العميق المستندة إلى Java.

مزايا التعلم العميق 4 ي

  • قابل للتحجيم ويمكنه بسهولة معالجة كميات كبيرة من البيانات.
  • سهولة التكامل مع Apache Spark.
  • دعم وتوثيق ممتاز للمجتمع.

عيوب التعلم العميق 4j

  • يقتصر على لغة برمجة جافا.
  • أقل شعبية نسبيًا مقارنةً بـ Tensorflow و PyTorch.

استنتاج

يأتي كل إطار بقائمة إيجابيات وسلبيات. لكن اختيار الإطار الصحيح أمر بالغ الأهمية لنجاح المشروع.

يجب عليك مراعاة عوامل مختلفة مثل الأمان وقابلية التوسع والأداء. بالنسبة للحلول على مستوى المؤسسات ، تصبح الموثوقية عاملاً أساسيًا آخر مساهمًا.

إذا كنت قد بدأت للتو ، فابدأ بـ Tensorflow. إذا كنت تقوم بإنشاء منتج مؤسسة يستند إلى Windows ، فاختر CNTK. إذا كنت تفضل Java ، فاختر DL4J.

آمل أن تساعدك هذه المقالة في اختيار إطار عمل التعلم العميق المناسب لمشروعك التالي. إذا كان لديك أي أسئلة ، فتواصل معي.

أحب هذه المقالة؟ انضم إلى رسالتي الإخباريةواحصل على ملخص لمقالاتي ومقاطع الفيديو الخاصة بي كل يوم اثنين.